Offene Forschungsfragen in der Verarbeitung natürlicher Sprache, die von großen Sprachmodellen nicht gelöst werden

Core Concepts

Es gibt viele Forschungsrichtungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache, die nicht durch große Sprachmodelle gelöst werden können. Diese Richtungen bieten reichhaltige Möglichkeiten für Forschung und Doktorarbeiten.

Abstract

Dieser Artikel identifiziert 14 verschiedene Forschungsbereiche in der Verarbeitung natürlicher Sprache, die noch nicht durch große Sprachmodelle gelöst wurden. Diese Bereiche umfassen insgesamt 45 spezifische Forschungsrichtungen.

Die Forschungsbereiche lassen sich in drei Kategorien einteilen:

Grundlagenforschung in der Verarbeitung natürlicher Sprache:

• Multilingualität: Herausforderungen bei der maschinellen Übersetzung von Minderheitensprachen, der Entwicklung multilingualer Modelle und der Verarbeitung von Code-Switching
• Reasoning: Komplexes logisches und numerisches Schlussfolgern, verantwortungsvolle Entscheidungsfindung in sozialen Kontexten, Formalisierung und Evaluation von Reasoning-Fähigkeiten
• Wissensdatenbanken: Automatische Erstellung von Wissensdatenbanken, Einbindung von Wissen in Sprachmodelle, kulturspezifisches und alltagsnahes Wissen
• Sprachverankerung: Effiziente Fusion multimodaler Informationen, Verankerung in weniger erforschten Modalitäten, Übertragung auf diverse Anwendungsdomänen
• Kindspracherwerbsmodelle: Stichprobeneffizientes Sprachlernen, Nutzung von Spracherwerbsmodellen als biologische Modelle, Entwicklung neuer Benchmarks

Verantwortungsvolle Verarbeitung natürlicher Sprache:

• Ethik in der KI: Doppelverwendung von NLP-Technologien, Fairness, Datenschutz, Zuschreibung von maschinell generiertem Inhalt
• Interpretierbarkeit: Sondierung interner Repräsentationen, Erklärbarkeit der Entscheidungsfindung, Einbeziehung menschlicher Rückmeldung
• Energieeffizienz und Effizienz: Modelloptimierung, effizientes Finetuning, Datenkuration und -deduplication
• NLP in Online-Umgebungen: Bekämpfung von Desinformation, Förderung von Inhaltsvielfalt, Vermeidung von Über- und Fehlmoderation

Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache:

• Gesundheitswesen: Erstellung von Benchmarks, Verbesserung der Arzt-Patienten-Kommunikation, Unterstützung bei der Arzneimittelentwicklung
• Bildung: Intelligente Tutorensysteme, generative Erklärungserstellung, kontrollierte Textgenerierung
• Computational Social Science: Entwicklung neuer Konzepte und Methoden, bevölkerungsweite Datenkennzeichnung, multikulturelle und mehrsprachige Analysen
• Synthetische Datensätze: Wissenstransfer durch Destillation, kontrollierte Generierung, Transformation bestehender Datensätze

Stats

"Trotz der beeindruckenden Leistungen aktueller großer Sprachmodelle gibt es einen großen Leistungsunterschied, wenn es um Minderheitensprachen geht."
"Große Sprachmodelle leiden immer noch unter Halluzinationen und Inkonsistenzen bei faktischen Aussagen, was ihre Zuverlässigkeit in Anwendungen wie der Arzneimittelentwicklung einschränkt."
"Aktuelle Sprachmodelle sind stark von den in den Trainingsdaten repräsentierten Kulturen und Sprachen beeinflusst und haben Schwierigkeiten mit multikultureller und mehrsprachiger Analyse."

Quotes

"Ersetzen von NLP durch LLMs ist problematisch, da der Bereich der Spracherkenntnisse, -methoden und breiten Anwendungen in NLP viel umfangreicher ist, als was allein durch Vorhersage des nächsten Wortes erreicht werden kann."
"Aktuelle Finanzierungsausschreibungen ersetzen den Begriff 'Verarbeitung natürlicher Sprache' durch 'Große Sprachmodelle', was zu einem Dilemma für diejenigen führt, die ihre Karriere der Weiterentwicklung der NLP-Forschung gewidmet haben."

Key Insights Distilled From

Has It All Been Solved? Open NLP Research Questions Not Solved by Large Language Models

by Oana Ignat,Z... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.12544.pdf

Deeper Inquiries

Wie können wir die Entwicklung von KI-Systemen fördern, die kulturelle Vielfalt und Mehrsprachigkeit besser berücksichtigen?

Um die Entwicklung von KI-Systemen zu fördern, die kulturelle Vielfalt und Mehrsprachigkeit besser berücksichtigen, sollten wir mehr Wert auf die Diversität der Daten legen, die zur Schulung dieser Systeme verwendet werden. Dies bedeutet, dass wir sicherstellen müssen, dass die Trainingsdaten eine breite Palette von kulturellen Hintergründen und Sprachen abdecken. Darüber hinaus ist es wichtig, interdisziplinäre Teams einzubeziehen, die verschiedene kulturelle Perspektiven und Sprachkenntnisse einbringen können. Durch die Zusammenarbeit mit Experten aus verschiedenen Regionen und Kulturen können KI-Systeme entwickelt werden, die sensibler und genauer auf kulturelle Unterschiede reagieren.

Wie können wir die Verantwortlichkeit und Transparenz von Sprachmodellen verbessern, ohne deren Leistungsfähigkeit zu beeinträchtigen?

Um die Verantwortlichkeit und Transparenz von Sprachmodellen zu verbessern, ohne deren Leistungsfähigkeit zu beeinträchtigen, können verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit besteht darin, Mechanismen zur Erklärbarkeit in die Modelle zu integrieren, die es Benutzern ermöglichen, die Entscheidungsfindung des Modells nachzuvollziehen. Dies kann durch die Entwicklung von Techniken zur Interpretierbarkeit und Visualisierung der internen Prozesse des Modells erreicht werden. Darüber hinaus ist es wichtig, ethische Richtlinien und Standards für die Entwicklung und den Einsatz von Sprachmodellen festzulegen, um sicherzustellen, dass sie verantwortungsbewusst eingesetzt werden.

Welche Erkenntnisse aus der Erforschung des kindlichen Spracherwerbs könnten wir nutzen, um die Effizienz und Lernfähigkeit von Sprachmodellen zu steigern?

Die Erforschung des kindlichen Spracherwerbs bietet wertvolle Erkenntnisse, die zur Steigerung der Effizienz und Lernfähigkeit von Sprachmodellen genutzt werden können. Ein Ansatz besteht darin, die Lernstrategien von Kindern zu imitieren, um die Generalisierungsfähigkeit von Modellen mit begrenzten Trainingsdaten zu verbessern. Indem wir die Art und Weise untersuchen, wie Kinder Sprache erwerben, können wir Modelle entwickeln, die mit weniger Daten effizienter arbeiten. Darüber hinaus können wir durch die Integration von Erkenntnissen aus der kindlichen Spracherwerbsforschung in die Modellentwicklung neue Ansätze zur Verbesserung der Lernfähigkeit und Anpassungsfähigkeit von Sprachmodellen entwickeln.